無線感測器網路結課論文

㈠ 碩士論文開題報告

隨著個人素質的提升，需要使用報告的情況越來越多，報告具有成文事後性的特點。寫起報告來就毫無頭緒？下面是我整理的碩士論文開題報告，僅供參考，歡迎大家閱讀。

課題名稱：基於信任管理的WSN安全數據融合演算法的研究

一、立論依據

課題來源、選題依據和背景情況、課題研究目的、理論意義和實際應用價值。

1、課題來源。

國家自然科學基金資助項目（60873199）。

2、選題依據。

無線感測器網路具有硬體資源（存儲能力、計算能力等）有限，電源容量有限，拓撲結構動態變化，節點眾多難於全面管理等特點，這些特點給理論研究人員和工程技術人員提出了大量具有挑戰性的研究課題，安全數據融合即為其一。雖然目前的研究已經取得了一些成果，但仍然不能滿足應用的需求。無線感測器網路是以數據為中心的網路，如何保證其數據融合的安全性還是一個有待解決的問題。基於此，提出了本課題的研究。

3、背景情況。

微電子技術、計算技術和無線通信等技術的進步，推動了低功耗多功能感測器的快速發展，使其在微小體積內能夠集成信息採集、數據處理和無線通信等多種功能。無線感測器網路就是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織的網路系統，其目的是協作地感知、採集和處理網路覆蓋區域中感知對象的信息，並發送給數據處理中心或基站。感測器網路被廣泛的應用於軍事、環境監測和預報、健康護理、智能家居、建築物狀態監控、復雜機械監控、城市交通，以及機場、大型工業園區的安全監測等領域。

感測器網路由大量感測器節點組成，收集的信息量大，存在冗餘數據。感測器節點的計算能力、存儲能力、通信能量以及攜帶的能量都十分有限，數據融合就是針對冗餘數據進行網內處理，減少數據傳輸量，是減少能耗地重要技術之一。感測器網路中，將路由技術與數據融合技術結合是一個重要的問題。數據融合可以減少數據量，減輕數據匯聚過程中的網路擁塞，協助路由協議延長網路的生存時間。因而可以數據為中心的路由技術中應用數據融合技術。在戰場等非可信環境或對可靠性要求非常高的環境中，數據融合也帶來了風險。例如，敵人可以俘獲節點獲取節點中的所有信息，從而完全控制節點的行為，偽造和篡改數據。傳統網路中的安全技術需要大量的存儲空間和計算量，不適合能量、計算能力、存儲空間都十分有限的感測器網路。因此必須設計適合感測器網路具有較強安全性的數據融合技術。

4、課題研究目的。

通過對無線感測器網路安全數據融合技術的研究，消除感測器中存在的、大量冗餘數據，有效節省感測器節點能量消耗，延遲節點和網路的工作壽命，在有節點被捕獲成為惡意節點情況下，及時檢測惡意節點，消除惡意節點發送的惡意數據對數據融合的不良影響，保障了感測器網路數據融合過程的可靠性，維護感測器網路的正常工作。

5、理論意義。

無線感測器網路安全技術的研究涵蓋了非常多的研究領域，安全數據融合技術是其中一個重要研究課題。本文把信任管理機制加入到感測器網路安全數據融合過程中，研究設計一種感測器節點信任值的計算方法，有效識別節點狀態，實現可靠的數據融合。

6、實際應用價值。

對於工作在敵方環境中的無線感測器網路，感測器節點容易被地方捕獲成為惡意節點，節點內存儲的密鑰等加密暴露，導致傳統的基於加密和認證的無線感測器網路安全措施失效，在這種情況下，本研究可以可以及時識別惡意節點，保證感測器網路數據融合的可靠性，有效減少網路負載，延長網路工作壽命。

二、文獻綜述

國內外研究現狀、發展動態；所閱文獻的查閱范圍及手段。

1、國內外研究現狀、發展動態。

感測器網路與眾不同的特點導致感測器網路與傳統網路有極大不同。感測器網路的安全數據匯聚是要解決加密傳輸和數據匯聚的協調問題，實現數據的安全處理和傳輸。傳統有線網路和無線網路的安全技術並不適用於感測器網路，這吸引了眾多研究人員研究適合感測器網路的安全技術，並且提出了許多適合感測器網路的安全技術。安全數據融合演算法是WSN安全性研究的重要方面，一直以來受到研究人員的重視，並取得了一定的研究成果。目前已有的研究成果如下：

（1）PerrigA等人提出了一種有效的WSN數據加密方法和廣播認證方法，為WSN安全性研究作出了基礎性工作。

（2）CAMH等人提出了一種基於模式碼的能量有效安全數據融合演算法，演算法用簇頭節點通過自定義的模式碼的選取來組織感測器節的發送冗餘數據實現數據融合，並且使用同態加密體重保證了數據在傳輸過程中的機密性。改方法對於每類數據類型需要保存和維護一個查找表，一旦查找表信息暴露，該安全方案將會失效。

（3）PrzydatekB等人提出的基於數據統計規律的數據融合演算法，演算法使用高效的`抽樣和迭代的證明來保證有多個惡意節點發送錯誤數據的情況下，保證基站能夠判定查詢結果的准確性。但是該方法對於每種聚集函數都需要一個復雜的演算法，為證明數據准確性，聚集節點需向基站發送大量參數，能量消耗太大。

（4）MahimkarA等人研究在WSN中使用橢圓曲線密碼實現數據加密和安全數據融合。但是在感測器節的十分有限的情況下，使用公鑰密碼體系使節點能量消耗更加迅速，縮短網路的壽命。

WSN的信任管理是在WSN管理的基礎上提出的，主要研究對節點進行信任值評估，藉助信任值增強WSN的安全性。傳統的基於密碼體系的安全機制，主要用來抵抗外部攻擊。假如節點被捕獲，節點存儲的密鑰信息將泄漏，使密碼體系失效。WSN信任管理作為密碼體系的補充可以有效的抵抗這種內部攻擊。將信任管理同WSN的安全構架相結合，可以全面提高WSN各項基礎支撐技術的安全性和可靠性。

近年來，WSN信任管理受到了越來越多的關注，取得了一定的研究成果。

（1）Ganeriwal等人提出的RFSN是一個較為完整的WSN信任管理系統，該模型使用直接信息和堅決信息來更新節點的信譽，節點根據得到的信譽信息來選擇是否和其他節點合作。可以建立僅由可信節點組成的網路環境。

（2）Garth等人中將信任管理用於簇頭選舉，採取冗餘策略和挑戰應答手段，盡可能的保證選舉出的簇頭節點為可信節點。

（3）Krasniewski提出了TIBFIT演算法將信任用於WSN容錯系統，把信任度作為一個參數融入到數據融合的過程中，提高對感知事件判斷的准確率，其提出的信任度計算方法比較的簡單。

無線感測器網路需要採取一定的措施來保證網路中數據傳輸的安全性。就目前的研究來看，對無線感測器網路安全數據融合技術和信任管理機制都取得了一些研究成果，但是如何使用信任管理機制保證安全的數據融合的研究並不多見，許多問題還有待於進一步深入研究。

2、所閱文獻的查閱范圍及手段。

充分利用校內圖書館資源、網路資源以及一些位於科技前沿的期刊學報。從對文獻的學習中掌握足夠的理論依據，獲得啟發以用於研究。

三、研究內容

1、研究構想與思路。

在本項目前期工作基礎上建立WSN三級簇結構模型，節點分為普通節點，數據融合節點（免疫節點），簇頭節點。在常規加密演算法的基礎上完成節點身份認證，通過消息認證碼或數字水印技術保證感測器節點傳送數據的真實性。上級節點保存下級節點的信任值，信任度的計算建立在傳送數據的統計分析之上。節點加入網路後先初始化為一定的信任值，每輪數據發送時，接收節點收集數據後，量化數據的分布規律，主要包括單個節點歷史數據分布規律和節點間數據差異的分析，確定數據分布模型（如正態分布、beta分布等），建立計算模型以確定節點間的信任值。信任值確定後，數據融合節點將普通節點按照不同的信任度進行分類，選取可信節點傳送的數據按查詢命令進行數據融合，將結果傳送到簇頭。簇頭同樣計算融合節點的信任度，保證數據融合節點的可靠性，計算最終數據查詢結果，使用Josang信任模型給出結果的評價。各數據融合節點之間保持通信，通過對比數據的一致性確保簇頭節點的可靠。

2、主要研究內容。

（1）設計有效的節點信任值計算方法，網路工作一段時間後，所有正常節點具有較高信任度，異常節點具有較低信任度，可初步判定為惡意節點。

（2）當融合節點或簇頭節點發生異常時能及時發現異常，並上報基站。

（3）過濾異常數據和惡意數據，盡量減少因節點被捕獲而對感知數據結果造成的影響。

（4）計算最終數據融合結果並且對最終數據融合結果做出評價來反映該結果的的可靠程度，供基站參考。

（5）進行演算法的能量分析。

3、擬解決的關鍵技術。

（1）建立WSN一個簇內數據傳送的三層簇結構模型，節點密集部署。

（2）模擬工作過程中節點被捕獲成為惡意節點，惡意節點可能發送和真實數據差別較大的數據，也能發送和真實數據差別不大但會影響融合結果的數據。

（3）計算並更新感測器節點的信任值，分析信任值的有效性。

（4）記錄各節點傳送數據值，並與實際值進行比較，分析融合數據的准確性。測試當有較多節點被捕獲時演算法的工作效果。

4、擬採取的研究方法。

查閱國內外大量有關無線感測器網路數據融合技術和信任管理技術方面的文獻，分析當前無線感測器網路安全領域的發展現狀與未來。借鑒在該領域已經取得的研究成果和經驗，系統而深入的研究在無線感測器網路數據融合中使用信任管理機制的主要問題。通過對已有的安全數據融合技術進行總結和分析，結合無線感測器網路自身的特點，設計出一種基於信任管理的無線感測器網路安全數據融合演算法。

5、技術路線。

本課題嘗試使用信任管理機制來保障在無線感測器網路中實現安全的數據融合，在現有的對無線感測器網路安全數據融合技術的研究基礎上，與信任管理技術相結合，期望能夠對感測器網路安全數據融合提出有效的解決方案。針對課題中的技術難點，通過查閱資料、向導師請教以及與項目組同學討論的形式來解決。

6、實施方案。

（1）在Windows平台下使用omnet++進行模擬實驗。

（2）建立無線感測器網路一個簇內數據傳送的三層結構模型，節點密集部署。

（3）模擬無線感測器網路受到攻擊時時的數據發送，根據數據統計規律計算和更新節點信任值。

（4）把節點按信任值分類，檢測識別惡意節點。

（5）根據節點信任值選擇有效數據完成數據融合。

7、可行性分析。

（1）理論知識積累：通過廣泛閱讀無線感測器網路數據融合技術方面的文獻形成了一定量的理論知識儲備，為課題的研究奠定基礎。

（2）技術積累：熟悉OMNeT++網路模擬軟體，具有一定的C++編程能力。

（3）技術合作：研究過程中遇到難以解決的問題時，可以向指導老師請教解決問題的基本思路。對項目相關課題有疑問時，可以向項目組同學請教。對實驗平台的建立及使用有疑問時，可以和項目組同學共同討論解決。

㈡ 無線感測器網路的優缺點

一、優點

(1) 數據機密性

數據機密性是重要的網路安全需求，要求所有敏感信息在存儲和傳輸過程中都要保證其機密性，不得向任何非授權用戶泄露信息的內容。

(2)數據完整性

有了機密性保證，攻擊者可能無法獲取信息的真實內容，但接收者並不能保證其收到的數據是正確的，因為惡意的中間節點可以截獲、篡改和干擾信息的傳輸過程。通過數據完整性鑒別，可以確保數據傳輸過程中沒有任何改變。

(3) 數據新鮮性

數據新鮮性問題是強調每次接收的數據都是發送方最新發送的數據，以此杜絕接收重復的信息。保證數據新鮮性的主要目的是防止重放(Replay)攻擊。

二、缺點

根據網路層次的不同，無線感測器網路容易受到的威脅：

（1）物理層：主要的攻擊方法為擁塞攻擊和物理破壞。

（2）鏈路層：主要的攻擊方法為碰撞攻擊、耗盡攻擊和非公平競爭。

（3）網路層：主要的攻擊方法為丟棄和貪婪破壞、方向誤導攻擊、黑洞攻擊和匯聚節點攻擊。

（4）傳輸層：主要的攻擊方法為泛洪攻擊和同步破壞攻擊。

(2)無線感測器網路結課論文擴展閱讀：

一、相關特點

（1）組建方式自由。

無線網路感測器的組建不受任何外界條件的限制，組建者無論在何時何地，都可以快速地組建起一個功能完善的無線網路感測器網路，組建成功之後的維護管理工作也完全在網路內部進行。

（2）網路拓撲結構的不確定性。

從網路層次的方向來看，無線感測器的網路拓撲結構是變化不定的，例如構成網路拓撲結構的感測器節點可以隨時增加或者減少，網路拓撲結構圖可以隨時被分開或者合並。

（3）控制方式不集中。

雖然無線感測器網路把基站和感測器的節點集中控制了起來，但是各個感測器節點之間的控制方式還是分散式的，路由和主機的功能由網路的終端實現各個主機獨立運行，互不幹涉，因此無線感測器網路的強度很高，很難被破壞。

（4）安全性不高。

無線感測器網路採用無線方式傳遞信息，因此感測器節點在傳遞信息的過程中很容易被外界入侵，從而導致信息的泄露和無線感測器網路的損壞，大部分無線感測器網路的節點都是暴露在外的，這大大降低了無線感測器網路的安全性。

二、組成結構

無線感測器網路主要由三大部分組成，包括節點、感測網路和用戶這3部分。其中，節點一般是通過一定方式將節點覆蓋在一定的范圍，整個范圍按照一定要求能夠滿足監測的范圍。

感測網路是最主要的部分，它是將所有的節點信息通過固定的渠道進行收集，然後對這些節點信息進行一定的分析計算，將分析後的結果匯總到一個基站，最後通過衛星通信傳輸到指定的用戶端，從而實現無線感測的要求。

㈢ 感測器網路的特點有哪些

感測器網路的特點有緊密性，敏感性，互通性 。

感測器網路，是由許多在空間上分布的自動裝置組成的一種計算機網路，這些裝置使用感測器協作地監控不同位置的物理或環境狀況（比如溫度、聲音、振動、壓力、運動或污染物）。

無線感測器網路的發展最初起源於戰場監測等軍事應用。而現今無線感測器網路被應用於很多民用領域，如環境與生態監測、健康監護、家庭自動化、以及交通控制等。

所謂感測器網路是由大量部署在作用區域內的、具有無線通信與計算能力的微小感測器節點通過自組織方式構成的能根據環境自主完成指定任務的分布式智能化網路系統。

感測器網路特點

感測網路的節點間距離很短，一般採用多跳的無線通信方式進行通信。感測器網路可以在獨立的環境下運行，也可以通過網關連接到Internet，使用戶可以遠程訪問。

感測器網路綜合了感測器技術、嵌入式計算技術、現代網路及無線通信技術、分布式信息處理技術等，能夠通過各類集成化的微型感測器協作地實時監測、感知和採集各種環境或監測對象的信息。

通過嵌入式系統對信息進行處理，並通過隨機自組織無線通信網路以多跳中繼方式將所感知信息傳送到用戶終端。從而真正實現「無處不在的計算」理念。

以上內容參考：網路-感測器網路

㈣ 求一篇畢業論文，名叫：基於無線感測器網路的水表設計。有這篇論文的朋友們，發到[email protected]郵箱里

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㈤ 急 急 急 求一篇關於《通信網路模擬研究》的論文

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1
題目：基於無線感測器網路模擬平台的研究
一、引言

感測器網路（WSN）日新月異,各種網路方案和協議日趨復雜,網路規模日趨龐大,對網路研究人員而言,掌握網路模擬的重要性是不言而喻的。WSN模擬能夠在一個可控制的環境里研究WSN應用,包括操作系統和網路協議棧,能夠模擬數量眾多的節點,能夠觀察由不可預測的干擾和雜訊引起的難以琢磨的節點間的相互作用,獲取節點間詳細的細節,從而提高節點投放後的網路成功率,減少投放後的網路維護工作。目前無線感測器網路使用的模擬工具主要有NS2、TinyOS、OPNET、OMNET++等等。其中TinyOS是專門針對無線感測器網路的特點而研究開發的。

二、無線感測器網路模擬簡介

在感測器網路中,單個感測器節點有兩個很突出的特點。一個特點是它的並發性很密集;另一個特點是感測器節點模塊化程度很高.上述這些特點使得無線感測器網路模擬需要解決可擴展性與模擬效率、分布與非同步特性、動態性、綜合模擬平台等等問題。

三、無線感測器網路常用模擬工具

無線感測器網路常用模擬工具有NS2、OPNET、OMNET++、TinyOS,下面我們簡要介紹它們各自的性能和特點。

3.1 NS2
NS是一種可擴展、以配置和可編程的時間驅動的模擬工具,它是由REAL模擬器發展而來.在NS的設計中,使用C++和OTCL兩種程序設計語言, C++是一種相對運行速度較快但是轉換比較慢的語言,所以C++語言被用來實現網路協議, 編寫NS底層的模擬引擎; OTCL是運行速度較慢,但可以快速轉換的腳本語言,正好和C++互補,所以OTCL語言被用來配置模擬中各種參數,建立模擬的整體結構, OTCL的腳本通過調用引擎中各類屬性、方法,定義網路的拓撲,配置源節點、目的節點建立鏈接,產生所有事件的時間表,運行並跟蹤模擬結果,還可以對結果進行相應的統計處理或制圖.NS可以提供有線網路、無線網路中鏈路層及其上層精確到數據包的一系列行為模擬。NS中的許多協議都和真實代碼十分接近,其真實性和可靠性是非常高的。

3.2 OPNET
OPNET是在MIT研究成果的基礎上由MIL3公司開發的網路模擬軟體產品。 OPNET的主要特點包括以下幾個方面:(1)採用面向對象的技術,對象的屬性可以任意配置,每一對象屬於相應行為和功能的類,可以通過定義新的類來滿足不同的系統要求; (2)OPNET提供了各種通信網路和信息系統的處理構件和模塊;(3) OPNET採用圖形化界面建模,為使用者提供三層(網路層、節點層、進程層)建模機制來描述現實的系統;(4) OPNET在過程層次中使用有限狀態機來對其它協議和過程進行建模,用戶模型及OPNET內置模型將會自動生成C語言實現可執行的高效、高離散事件的模擬流程;(5) OPNET內建了很多性能分析器,它會自動採集模擬過程的結果數據;(6)OPNET幾乎預定義了所有常用的業務模型,如均勻分布、泊松分布、歐蘭分等。

3.3 OMNET++
OMNET++是面向對象的離散事件模擬工具,為基於進程式和事件驅動兩種方式的模擬提供了支持。 OMNET++採用混合式的建模方式,同時使用了OMNET++特有的ned(Network Discription,網路描述)語言和C++進行建模。OMNET++主要由六個部分組成:模擬內核庫、網路描述語言的編譯器、圖形化的網路編譯器、模擬程序的圖形化用戶介面、模擬程序的命令行用戶介面和圖形化的向量輸出工具。OMNET++的主要模型拓撲描述語言NED,採用它可以完成一個網路模型的描述。 網路描述包括下列組件:輸入申明、信道定義、系統模塊定義、簡單模塊和復合模塊定義。使用NED描述網路,產生.NED文件,該文件不能直接被C++編譯器使用,需要首先採用OMNET++提供的編譯工具NEDC將.NED文件編譯成.cpp文件。最後,使用C++編譯器將這些文件與用戶和自己設計的簡單模塊程序連接成可執行程序。

3.4 TinyOS
TinyOS是專門針對感測器研發出的操作系統。在TinyOS上編程序使用的語言為nesC(C language for network embedded systems) 語言。

nesC語言是由C語言擴展而來的,意在把組件化/模塊化思想和TinyOS基於事件驅動的執行模型結合起來。 nesC 組件有Mole(模塊)和Configuration（連接配置文件）兩種。在模塊中主要實現代碼的編制,在連接配置文件中主要是將各個組件和模塊連接起來成為一個整體。

TinyOS程序採用的是模塊化設計,所以它的程序核心往往都很小,能夠突破感測器存儲資源少的限制,這能夠讓TinyOS很有效的運行在無線感測器網路上並去執行相應的管理工作等。TinyOS的特點主要體現在以下幾個方面:

(1)組件化編程(Componented-Based Architecture)。TinyOS的組件通常可以分為以下三類:硬體抽象組件、合成組件、高層次的軟體組件;硬體抽象組件將物理硬體映射到TinyOS組件模型.合成硬體組件模擬高級硬體的行為.高層次軟體模塊完成控制、路由以及數據傳輸等。}

(2)事件驅動模式(Event-Driven Architecture)。事件驅動分為硬體驅動和軟體事件驅動。硬體事件驅動也就是由一個硬體發出中斷,然後進入中斷處理函數。而軟體驅動則是通過singal關鍵字發出一個事件。

(3)任務和事件並發模式(Tasks And Events Concurrency Model)。任務用在對於時間要求不是很高的應用中,任務之間是平等的,即在執行時是按順序先後來的,而不能相互搶占,TinyOS對任務是按簡單的FIFO隊列進行處理的。事件用在對於時間的要求很嚴格的應用中,而且它可以佔先優於任務和其他事件執行。

(4)分段執行(Split-Phase Operations)。在TinyOS中由於tasks 之間不能互相佔先執行,所以TinyOS沒有提供任何阻塞操作,為了讓一個耗時較長的操作盡快完成,一般來說都是將對這個操作的需求和這個操作的完成分開來實現,以便獲得較高的執行效率。

(5) 輕量級線程(lightweight thread)。輕量級線程(task, 即TinyOS中的任務)按FIFO方式進行調度,輕量級線程之間不允許搶占;而硬體處理線程(在TinyOS中,稱為硬體處理器),即中斷處理線程可以打斷用戶的輕量級線程和低優先順序的中斷處理線程,對硬體中斷進行快速處理響應。

(6) 主動通信消息(active message)。每一個消息都維護一個應用層和處理器。當目標節點收到這個消息後,就會把消息中的數據作為參數,並傳遞給應用層的處理器進行處理。應用層的處理器一般完成消息數據的解包操作、計算處理或發送響應消息等工作。

TinyOS操作系統中常用的模擬平台主要是TOSSIM和Avrora

（1）TOSSIM(TinyOS simulation)是一個支持基於TinyOS的應用在PC機上運行的模擬器.TOSSIM運行和感測器硬體相同的代碼,模擬編譯器能直接從TinyOS應用的組件表中編譯生成模擬程序。

（2）Avrora是一種專門為Atmel和Mica2節點上以AVR單片機語言編寫的程序提供模擬分析的工具。它的主要特點如下：1) 為AVR單片機提供了cycle accurate級的模擬,使靜態程序可以准確的運行。它可以模擬片上(chip-on)設備驅動程序,並為片外(off-chip)程序提供了有規則的介面;2)可以添加監測代碼來報告模擬程序運行的性能,或者可以在模擬結束後收集統計數據,並產生報告;3)提供了一套基本的監控器來剖析程序,這有助於分析程序的執行模式和資源使用等等;4)Avrora可以用gdb調試程序;5) Avrora可以為程序提供一個程序流圖,通過這個流程圖可以清楚的表示機器代碼程序的結構和組織;6) Avrora中提供了分析能量消耗的工具,並且可以設置設備的帶電大小;7) Avrora可以用來限製程序的最大堆棧空間,它會提供一些關於目前程序中的最大的堆棧結構,和一些關於空間和時間消耗的信息報告。

3.5性能比較

TinyOS 用行為建模,可以模擬跨層協議;模擬程序移植到節點上,不需要二次編碼。
通過對上述幾種模擬軟體的分析比較,我們可以清楚的看到各個模擬軟體的特點、適用范圍,我們可以根據研究需要選擇適合的模擬軟體,使得我們的學習研究可以事半功倍。

結束語

網路模擬技術為通信網路規劃和優化提供了一種科學高效的方法。網路模擬在國內是近幾年才發展起來的,但在國外網路模擬技術已經相當成熟,我們應該大膽地借鑒國外先進技術,促進國內網路模擬技術迅速發展。

參考文獻
【1】於海斌,曾鵬等.智能無線感測器網路.科學出版社,2006,p283～p303,
【2】石懷偉,李明生,王少華,網路模擬技術與OPNET應用實踐,計算機系統應用2006.第3期
【3】李玥,吳辰文,基於OMNeT++地TCP/IP協議模擬,蘭州交通大學學報(自然科學版),2005年8月
【4】袁紅林,徐晨,章國安,TOSSIM:無線感測器網路模擬環境,感測器與儀表儀器 ,2006年第22卷第7-1期

2

集群虛擬伺服器的模擬建模研究

來源：電子技術應用 作者：楊建華 金笛 李燁 寧宇

摘要：闡述了集群虛擬伺服器的工作原理和三種負載均衡方式，通過實例討論了虛擬伺服器的模擬和建模方法，創建了測試和模擬系統性能的輸入和系統模型，並依據Q—Q圖和累積分布函數校驗了其概率分布。

關鍵詞：集群虛擬伺服器負載均衡模擬建模概率分布

隨著互聯網訪問量和數據流量的快速增長，新的應用層出不窮。盡管Intemel伺服器處理能力和計算強度相應增大，但業務量的發展超出了先前的估計，以至過去按最優配置建設的伺服器系統也無法承擔。在此情況下，如果放棄現有設備單純將硬體升級，會造成現有資源的浪費。因此，當前和未來的網路服務不僅要提供更豐富的內容、更好的交互性、更高的安全性，還要能承受更高的訪問量，這就需要網路服務具有更高性能、更大可用性、良好可擴展性和卓越的性價比。於是，集群虛擬伺服器技術和負載均衡機制應運而生。

集群虛擬伺服器可以將一些真實伺服器集中在一起，組成一個可擴展、高可用性和高可靠性的統一體。負載均衡建立在現有網路結構之上，提供了一種廉價、有效和透明的方法建立伺服器集群系統，擴展網路設備和伺服器的帶寬，增加吞吐量，加強網路數據處理能力。提高網路的靈活性和可用性。使用負載均衡機制．大量的並發訪問或數據流量就可以分配到多台節點設備上分別處理。系統處理能力得到大幅度提高，大大減少用戶等待應答的時間。

實際應用中，虛擬伺服器包含的真實伺服器越多，整體伺服器的性能指標(如應答延遲、吞吐率等)越高，但價格也越高。在集群中通道或其他部分也可能會進入飽和狀態。因此，有必要根據實際應用設計虛擬伺服器的模擬模型，依據實際系統的測量數據確定隨機變數的概率分布類型和參數，通過分位點一分位點圖即Q-Q圖(Quaantile-Quantile Plot)和累積分布函數(Cumulative Distribution Functions)等方法校驗應答或傳播延遲等性能指標的概率分布，通過模擬軟體和工具(如Automod)事先分析伺服器的運行狀態和性能特點，使得集群系統的整體性能穩定，提高虛擬伺服器設計的客觀性和設計的可靠性，降低伺服器建設的投資風險。

1 集群虛擬伺服器的體系結構

一般而言，首先需要在集群虛擬伺服器上建立互聯網協議偽裝(Internet Protocol Masquerading)機制，即IP偽裝，接下來創立IP埠轉發機制，然後給出在真實伺服器上的相關設置。圖1為集群虛擬伺服器的通用體系結構。集群虛擬伺服器通常包括：真實伺服器(RealServers)和負載均衡器(Load Balmlcer)。

由於虛擬伺服器的網路地址轉換方式是基於IP偽裝的，因此對後台真實伺服器的操作系統沒有特別要求，可以是windows操作系統，也可以是Lmux或其他操作系統。

負載均衡器是伺服器集群系統的惟一入口點。當客戶請求到達時，均衡器會根據真實伺服器負載情況和設定的調度演算法從真實伺服器中選出一個伺服器，再將該請求轉發到選出的伺服器，並記錄該調度。當這個請求的其他報文到達後，該報文也會被轉發到前面已經選出的伺服器。因為所有的操作都在操作系統核心空間中完成，調度開銷很小，所以負載均衡器具有很高的吞吐率。整個伺服器集群的結構對客戶是透明的，客戶看到的是單一的虛擬伺服器。

負載均衡集群的實現方案有多種，其中一種是Linux虛擬伺服器LVS(Linux Virtual Server)方案。LVS實現負載均衡的技術有三種：網路地址轉換(Network Address Translation)、直接路由(Direct Routing)和IP隧道(IP Yunneling)。

網路地址轉換按照IETF標准，允許一個整體機構以一個公用IP地址出現在Inlemet上。通過網路地址轉換，負載均衡器重寫請求報文的目標地址，根據預設的調度演算法，將請求分派給後端的真實伺服器；真實伺服器的應答報文通過均衡器時，報文的源地址被重寫，把內部私有網路地址翻譯成合法網路IP地址，再返回給客戶，完成整個負載調度過程。

直接路由的應答連接調度和管理與網路地址轉換的調度和管理相同，但它的報文是直接轉發給真實伺服器。在直接路由應答中，均衡器不修改、也不封裝IP報文．而是將數據幀的媒體接入控制MAC(Medium Aceess Control)地址改為選出伺服器的MAC地址，再將修改後的數據幀在區域網上發送。因為數據幀的MAC地址是選出的伺服器，所以伺服器肯定可以收到該數據幀，從中獲得該IP報文。當伺服器發現報文的目標地址在本地的網路設備時，伺服器處理該報文，然後根據路由表應答報文，直接返回給客戶。

IP隧道是將一個IP報文封裝在另一個IP報文中的技術。該技術可以使目標為某個口地址的數據報文被封裝和轉發到另一個IP地址。用戶利用IP隧道技術將請求報文封裝轉發給後端伺服器，應答報文能從後端伺服器直接返回給客戶。這樣做，負載均衡器只負責調度請求，而應答直接返回給客戶，不需要再處理應答包，將極大地提高整個集群系統的吞吐量並有效降低負載均衡器的負載。IP隧道技術要求所有的伺服器必須支持IP Yunnehng或lP.封裝(Encapsulation)協議。

2 集群虛擬伺服器報文延遲的確定

通過一個裝有5台真實伺服器並使用網路地址轉換技術實現Linux虛擬伺服器的實際系統，可以得到有關請求和應答報文的時戳(Time Stamp)文件n根據這些文件．能夠計算出集群虛擬伺服器的模擬和建模所需數據。

為了確定隨機變數分布類型和參數，應該統計下列延遲：(1)從客戶到負載均衡器的傳播延遲(Transport Delay)；(2)負載均衡器的應答延遲(Response Delay)；(3)從負載均衡器到真實伺服器的傳播延遲；(4)真實伺服器的應答延遲；(5)從真實伺服器到負載均衡器的傳播延遲；f61負載均衡器對真實伺服器的應答延遲；(7)從負載均衡器到客戶的傳播延遲。

在實際系統產生的時戳文件中，問接地描述了上述各延遲時間。文件包含的內容如下：

當一個服務請求到達集群虛擬伺服器系統時，即產生帶有惟一序列號的同步請求報文(Synchronized Request Package)，將該報文轉發到某一真實伺服器，同時建立該伺服器與客戶端的連接，每個這樣的連接都帶有惟一的埠號；該伺服器處理通過該連接的確認請求報文(Acknowledgement Request Package)，直到伺服器收到結束請求報文(Finished Request Package)。對每一種類型的請求報文，系統都給予一個相應的應答報文。因此，在不同的報文時戳文件中，如果兩條記錄具有相同的埠號、報文類型和序列號，則它們是同一個請求或應答報文，對相關的時戳相減即可得到集群虛擬伺服器系統的模擬和建模所需的延遲數據。通過所編寫的C++程序即可計算這些延遲。

3 系統模擬模型

上述的集群虛擬伺服器實際系統的模擬模型如圖2所示，在負載均衡器、各通道、5台真實伺服器中通過或處理的均為請求或應答報文。

4 隨機變數模型的確定

對具有隨機變數的集群虛擬伺服器進行模擬，必須確定其隨機變數的概率分布，以便在模擬模型中對這些分布進行取樣，得到所需的隨機變數。

4.1 實際虛擬伺服器的延遲數據概況

在實際虛擬伺服器的負載均衡器、各通道和5台真實伺服器中，對請求和應答報文都有一定的延遲。部分報文延遲的統計數據如表1所示。

由表l中的數據可見，報文延遲的中位數與均值差異較大，所以其概率分布不對稱；變異系數不等於l，導致概率分布不會是指數分布，而可能是γ分布或其他分布。

4．2 隨機變數的概率分布

圖3為第一台真實伺服器到負載均衡器之間的通道報文傳播延遲直方圖，其中t為報文延遲時間，h(t)為報文延遲區間數。由圖3可知，通道內的報文傳播延遲數據近似服從γ分布或對數正態分布。

描述γ分布需要兩個參數：形狀(Shape)參數α和比例(Scahj)參數口，這兩個參數與均值M、方差V之間的關系是非線性的：

描述對數正態分布也需要形狀參數σ和比例參數μ，這兩個參數與均值M、方差V之問的關系也是非線性的：

式(1)～(4)都可以通過最大似然估計MLE(Maximum Likelihood Estimator)方法或最速下降法(Steepest Descent Method)求出。表2給出了甩這兩種方法求出的從第一台真實伺服器到負載均衡器之間通道內的報文延遲概率分布參數。

使用累積分布函數和Q-Q圖可以校驗並進一步確定上述通道內報文傳播延遲的概率分布。取用表2中的參數，可以得到γ分布的累積分布函數，如圖4所示，其中t為報文延遲時間，F(t)為報文延遲的累積分布函數。為作比較，實驗分布也畫在該圖中。γ分布和對數正態分布的Q-Q圖如圖5所示。

由圖4和圖5可以看出，γ分布較好地擬合了該通道內的報文傳播延遲數據分布。其他通道報文延遲直方圖也有類似形狀。經計算和分析，這些通道的報文傳播延遲概率分布也近似服從γ分布。

根據表1中的數據以及相關的直方圖都難以確定在負載均衡器和真實伺服器中報文延遲的理論分布。因此，採用實驗分布作為其模型。

5 模型模擬

在建立了圖1所示的集群虛擬伺服器的系統模擬模型並確定了其隨機變數的分布特性後，可以採用由美國布魯克斯自動化公司(Brooks Automation)開發的模擬軟體Automod輸入該模型，並通過在Automod環境中編程進行集群虛擬伺服器的模擬和分析。

在Automod的模擬過程中，可以直接利用軟體提供的資源(Resource)作為各種報文數據處理的單元；系統各部分的報文排隊活動可以直接通過排隊(Queue)實現；建立一個負載產生器，等效為在Inlemtet上使用虛擬伺服器的客戶。

通過採用Automod的屬性變數(Attribute Variable)可以解決負載均衡器的雙方向報文處理功能的問題。負載均衡器使用輪轉調度演算法(Round Robin Scheling)，即假設所有真實伺服器的處理性能均相同，依次將請求調度到不同的伺服器。

驗證模擬模型可以分別在實際虛擬伺服器系統和Automod的模擬模型中從以下兩方面進行對比：(1)在負載均衡器、各個真實伺服器和通道中排隊的應答或傳播報文數量；(2)真實伺服器及負載均衡器的cPU利用率。例如，當使用實際的應答或傳播報文延遲數據時，在Automod的模擬模型中，如果設置一個較低的資源量，則在模擬過程中就會發現大部分的負載都被堵在真實伺服器的排隊中，即真實伺服器處理報文的能力過低，無法與實際系統的狀況相比；如果設置一個較高的資源量，則意味著伺服器的並行處理能力增加，真實伺服器的利用率提高，負載就很少或不會滯留在真實伺服器的排隊中。因此，在Automod中可以根據實際情況調整模擬模型的資源量大小。

如果在Automod中增加負載產生器的負載產生率，就等效為用戶訪問量增加，通過觀察排隊中的負載滯留比例，就可以發現系統的最大處理報文的能力以及系統各部分應答報文可能出現瓶頸之處。例如，將負載產生率增加一倍，雖然系統仍然可以處理所有的報文，但各台真實伺服器的平均利用率將達80％左右。顯然，這時系統應答報文的「瓶頸」為真實伺服器，有必要在系統中增添一台新的真實伺服器。

通過一個包括5台真實伺服器的實際虛擬伺服器系統。收集並計算了模擬和建模的樣板數據。依據系統報文延遲的中位數、均值、變異系數和直方圖等，確定了系統隨機變數的概率分布；採用最大似然估計方法和最速下降法，得到了通道概率分布的具體參數；根據Q-Q圖和累積分布函數進一步校驗並最終確定通道的概率分布形式。使用Automod軟體進行了模擬建模和編程，藉助模擬結果可以發現虛擬伺服器的最大處理能力和可能的「瓶頸」之處。通過及時定位系統「瓶頸」，可以有的放矢地進一步研究和改進系統，有效提高系統性能。所採用的模擬方法也可以用於其他領域的模擬建模或分析中。

在模擬模型中，負載均衡方式和調度演算法還需要進一步增加，以便於比較不同的虛擬伺服器系統。樣本數據也需要進一步擴充，以避免報文延遲的自相關性。

㈥ 無線感測器網路節點部署問題研究

無線感測器網路是近幾年發展起來的一種新興技術,在條件惡劣和無人堅守的環境監測和事件跟蹤中顯示了很大的應用價值。節點部署是無線感測器網路工作的基礎,對網路的運行情況和壽命有很大的影響。部署問題涉及覆蓋、連接和節約能量消耗3個方面。該文重點討論了網路部署中的覆蓋問題,綜述了現有的研究成果,總結了今後的熱點研究方向,為以後的研究奠定了基礎。
基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法
陶 丹+, 馬華東, 劉 亮
(智能通信軟體與多媒體北京市重點實驗室(北京郵電大學),北京 100876)
A Virtual Potential Field Based Coverage-Enhancing Algorithm for Directional Sensor Networks
TAO Dan+, MA Hua-Dong, LIU Liang
(Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunications), Beijing 100876, China)
+ Corresponding author: Phn: +86-10-62282277, Fax: +86-10-62283523, E-mail: [email protected], http://www.bupt.e.cn
Tao D, Ma HD, Liu L. A virtual potential field based coverage-enhancing algorithm for directional sensor networks. Journal of Software, 2007,18(5):11521163. http://www.jos.org.cn/1000-9825/18/1152.htm
Abstract: Motivated by the directional sensing feature of video sensor, a direction adjustable sensing model is proposed first in this paper. Then, the coverage-enhancing problem in directional sensor networks is analyzed and defined. Moreover, a potential field based coverage-enhancing algorithm (PFCEA) is presented. By introcing the concept of 「centroid」, the pending problem is translated into the centroid points』 uniform distribution problem. Centroid points repel each other to eliminate the sensing overlapping regions and coverage holes, thus enhance the whole coverage performance of the directional sensor network. A set of simulation results are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
Key words: directional sensor network; directional sensing model; virtual potential field; coverage enhancement
摘 要: 首先從視頻感測器節點方向性感知特性出發,設計了一種方向可調感知模型,並以此為基礎對有向感測器網路覆蓋增強問題進行分析與定義;其次,提出了一種基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通過引入「質心」概念,將有向感測器網路覆蓋增強問題轉化為質心均勻分布問題,以質心點作圓周運動代替感測器節點感測方向的轉動.質心在虛擬力作用下作擴散運動,以消除網路中感知重疊區和盲區,進而增強整個有向感測器網路覆蓋.一系列模擬實驗驗證了該演算法的有效性.
關鍵詞: 有向感測器網路;有向感知模型;虛擬勢場;覆蓋增強
中圖法分類號: TP393 文獻標識碼: A
覆蓋作為感測器網路中的一個基本問題,反映了感測器網路所能提供的「感知」服務質量.優化感測器網路覆蓋對於合理分配網路的空間資源,更好地完成環境感知、信息獲取任務以及提高網路生存能力都具有重要的意義[1].目前,感測器網路的初期部署有兩種策略:一種是大規模的隨機部署;另一種是針對特定的用途進行計劃部署.由於感測器網路通常工作在復雜的環境下,而且網路中感測器節點眾多,因此大都採用隨機部署方式.然而,這種大規模隨機投放方式很難一次性地將數目眾多的感測器節點放置在適合的位置,極容易造成感測器網路覆蓋的不合理(比如,局部目標區域感測器節點分布過密或過疏),進而形成感知重疊區和盲區.因此,在感測器網路初始部署後,我們需要採用覆蓋增強策略以獲得理想的網路覆蓋性能.
目前,國內外學者相繼開展了相關覆蓋增強問題的研究,並取得了一定的進展[25].從目前可獲取的資料來看,絕大多數覆蓋問題研究都是針對基於全向感知模型(omni-directional sensing model)的感測器網路展開的[6],
即網路中節點的感知范圍是一個以節點為圓心、以其感知距離為半徑的圓形區域.通常採用休眠冗餘節點[2,7]、
重新調整節點分布[811]或添加新節點[11]等方法實現感測器網路覆蓋增強.
實際上,有向感知模型(directional sensing model)也是感測器網路中的一種典型的感知模型[12],即節點的感知范圍是一個以節點為圓心、半徑為其感知距離的扇形區域.由基於有向感知模型的感測器節點所構成的網路稱為有向感測器網路.視頻感測器網路是有向感測器網路的一個典型實例.感知模型的差異造成了現有基於全向感知模型的覆蓋研究成果不能直接應用於有向感測器網路,迫切需要設計出一系列新方法.
在早期的工作中[13],我們率先開展有向感測器網路中覆蓋問題的研究,設計一種基本的有向感知模型,用以刻畫視頻感測器節點的方向性感知特性,並研究有向感測器網路覆蓋完整性以及通信連通性問題.同時,考慮到有向感測器節點感測方嚮往往具有可調整特性(比如PTZ攝像頭的推拉搖移功能),我們進一步提出一種基於圖論和計算幾何的集中式覆蓋增強演算法[14],調整方案一經確定,網路中所有有向感測器節點並發地進行感測方向的一次性調整,以此獲得網路覆蓋性能的增強.但由於未能充分考慮到有向感測器節點局部位置及感測方向信息,因而,該演算法對有向感測器網路覆蓋增強的能力相對有限.
本文將基本的有向感知模型擴展為方向可調感知模型,研究有向感測器網路覆蓋增強問題.首先定義了方向可調感知模型,並分析隨機部署策略對有向感測器網路覆蓋率的影響.在此基礎上,分析了有向感測器網路覆蓋增強問題.本文通過引入「質心」概念,將待解決問題轉化為質心均勻分布問題,提出了一種基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法PFCEA(potential field based coverage-enhancing algorithm).質心在虛擬力作用下作擴散運動,逐步消除網路中感知重疊區和盲區,增強整個網路覆蓋性能.最後,一系列模擬實驗驗證了PFCEA演算法的有效性.
1 有向感測器網路覆蓋增強問題
本節旨在分析和定義有向感測器網路覆蓋增強問題.在此之前,我們對方向可調感知模型進行簡要介紹.
1.1 方向可調感知模型
不同於目前已有的全向感知模型,方向可調感知模型的感知區域受「視角」的限制,並非一個完整的圓形區域.在某時刻t,有向感測器節點具有方向性感知特性;隨著其感測方向的不斷調整(即旋轉),有向感測器節點有能力覆蓋到其感測距離內的所有圓形區域.由此,通過簡單的幾何抽象,我們可以得到有向感測器節點的方向可調感知模型,如圖1所示.
定義1. 方向可調感知模型可用一個四元組P,R, ,
表示.其中,P=(x,y)表示有向感測器節點的位置坐標;R表示節
點的最大感測范圍,即感測半徑;單位向量 = 為扇形感知區域的中軸線,即節點在某時刻t時的感測方向; 和 分別是單位向量 在X軸和Y軸方向上的投影分量;表示邊界距離感測向量 的感測夾角,2代表感測區域視角,記作FOV.
特別地,當=時,傳統的全向感知模型是方向可調感知模型的一個特例.
若點P1被有向感測器節點vi覆蓋成立,記為viP1,當且僅當滿足以下條件:
(1) ,其中, 代表點P1到該節點的歐氏距離;
(2) 與 間夾角取值屬於[,].
判別點P1是否被有向感測器節點覆蓋的一個簡單方法是:如果 且 ,那麼,點P1
被有向感測器節點覆蓋;否則,覆蓋不成立.另外,若區域A被有向感測節點覆蓋,當且僅當區域A中任何一個點都被有向感測節點覆蓋.除非特別說明,下文中出現的「節點」和「感測器節點」均滿足上述方向可調感知模型.
1.2 有向感測器網路覆蓋增強問題的分析與定義
在研究本文內容之前,我們需要作以下必要假設:
A1. 有向感測器網路中所有節點同構,即所有節點的感測半徑(R)、感測夾角()參數規格分別相同;
A2. 有向感測器網路中所有節點一經部署,則位置固定不變,但其感測方向可調;
A3. 有向感測器網路中各節點都了解自身位置及感測方向信息,且各節點對自身感測方向可控.
假設目標區域的面積為S,隨機部署的感測器節點位置滿足均勻分布模型,且目標區域內任意兩個感測器節點不在同一位置.感測器節點的感測方向在[0,2]上也滿足均勻分布模型.在不考慮感測器節點可能落入邊界區域造成有效覆蓋區域減小的情況下,由於每個感測器節點所監控的區域面積為R2,則每個感測器節點能監測整個目標區域的概率為R2/S.目標區域被N個感測器節點覆蓋的初始概率p0的計算公式為(具體推導過程參見文獻[14])
(1)
由公式(1)可知,當目標區域內網路覆蓋率至少達到p0時,需要部署的節點規模計算公式為
(2)
當網路覆蓋率分別為p0和p0+p時,所需部署的感測器節點數目分別為ln(1p0)/,ln(1(p0+p))/.其中, =ln(SR2)lnS.因此,感測器節點數目差異N由公式(3)可得,
(3)
當目標區域面積S、節點感測半徑R和感測夾角一定時,為一常數.此時,N與p0,p滿足關系如圖2所示(S=500500m2,R=60m,=45º).從圖中我們可以看出,當p0一定時,N隨著p的增加而增加;當p一定時,N隨著p0的增加而增加,且增加率越來越大.因此,當需要將覆蓋率增大p時,則需多部署N個節點(p0取值較大時(80%),p取值每增加1%,N就有數十、甚至數百的增加).如果採用一定的覆蓋增強策略,無須多部署節點,就可以使網路覆蓋率達到p0+p,大量節省了感測器網路部署成本.
設Si(t)表示節點vi在感測向量為 時所覆蓋的區域面積.運算操作Si(t)Sj(t)代表節點vi和節點vj所能覆蓋到的區域總面積.這樣,當網路中節點感測向量取值為 時,有向感測器網路覆蓋率可表
示如下:
(4)
因此,有向感測器網路覆蓋增強問題歸納如下:
問題:求解一組 ,使得對於初始的 ,有 取值
接近最大.

Fig.2 The relation among p0, p and N
圖2 p0,p和N三者之間的關系
2 基於虛擬勢場的覆蓋增強演算法
2.1 傳統虛擬勢場方法
虛擬勢場(virtual potential field)的概念最初應用於機器人的路徑規劃和障礙躲避.Howard等人[8]和Pori等人[9]先後將這一概念引入到感測器網路的覆蓋增強問題中來.其基本思想是把網路中每個感測器節點看作一個虛擬的電荷,各節點受到其他節點的虛擬力作用,向目標區域中的其他區域擴散,最終達到平衡狀態,即實現目標區域的充分覆蓋狀態.Zou等人[15]提出了一種虛擬力演算法(virtual force algorithm,簡稱VFA),初始節點隨機部署後自動完善網路覆蓋性能,以均勻網路覆蓋並保證網路覆蓋范圍最大化.在執行過程中,感測器節點並不移動,而是計算出隨機部署的感測器節點虛擬移動軌跡.一旦感測器節點位置確定後,則對相應節點進行一次移動操作.Li等人[10]為解決感測器網路布局優化,在文獻[15]的基礎上提出了涉及目標的虛擬力演算法(target involved virtual force algorithm,簡稱TIVFA),通過計算節點與目標、熱點區域、障礙物和其他感測器之間的虛擬力,為各節點尋找受力平衡點,並將其作為該感測器節點的新位置.
上述利用虛擬勢場方法優化感測器網路覆蓋的研究成果都是基於全向感知模型展開的.假定感測器節點間存在兩種虛擬力作用:一種是斥力,使感測器節點足夠稀疏,避免節點過於密集而形成感知重疊區域;另一種是引力,使感測器節點保持一定的分布密度,避免節點過於分離而形成感知盲區[15].最終利用感測器節點的位置移動來實現感測器網路覆蓋增強.
2.2 基於虛擬勢場的有向感測器網路覆蓋增強演算法
在實際應用中,考慮到感測器網路部署成本,所有部署的感測器節點都具有移動能力是不現實的.另外,感測器節點位置的移動極易引起部分感測器節點的失效,進而造成整個感測器網路拓撲發生變化.這些無疑都會增加網路維護成本.因而,本文的研究工作基於感測器節點位置不變、感測方向可調的假設.上述假設使得直接利用虛擬勢場方法解決有向感測器網路覆蓋增強問題遇到了麻煩.在傳統的虛擬勢場方法中,感測器節點在勢場力的作用下進行平動(如圖3(a)所示),而基於本文的假設,感測器節點表現為其扇形感知區域在勢場力的作用下以感測器節點為軸心進行旋轉(如圖3(b)所示).
為了簡化扇形感知區域的轉動模型,我們引入「質心(centroid)」的概念.質心是質點系中一個特定的點,它與物體的平衡、運動以及內力分布密切相關.感測器節點的位置不變,其感測方向的不斷調整可近似地看作是扇形感知區域的質心點繞感測器節點作圓周運動.如圖3(b)所示,一個均勻扇形感知區域的質心點位於其對稱軸上且與圓心距離為2Rsin/3.每個感測器節點有且僅有一個質心點與其對應.我們用c表示感測器節點v所對應的質心點.本文將有向感測器網路覆蓋增強問題轉化為利用傳統虛擬勢場方法可解的質心點均勻分布問題,如圖4所示.

Fig.3 Moving models of sensor node
圖3 感測器節點的運動模型

Fig.4 The issue description of coverage enhancement in directional sensor networks
圖4 有向感測器網路覆蓋增強問題描述
2.2.1 受力分析
利用虛擬勢場方法增強有向感測器網路覆蓋,可以近似等價於質心點-質心點(c-c)之間虛擬力作用問題.我們假設質心點-質心點之間存在斥力,在斥力作用下,相鄰質心點逐步擴散開來,在降低冗餘覆蓋的同時,逐漸實現整個監測區域的充分高效覆蓋,最終增強有向感測器網路的覆蓋性能.在虛擬勢場作用下,質心點受來自相鄰一個或多個質心點的斥力作用.下面給出質心點受力的計算方法.
如圖5所示,dij表示感測器節點vi與vj之間的歐氏距離.只有當dij小於感測器節點感測半徑(R)的2倍時,它們的感知區域才存在重疊的可能,故它們之間才存在產生斥力的作用,該斥力作用於感測器節點相應的質心點ci和cj上.
定義2. 有向感測器網路中,歐氏距離不大於節點感測半徑(R)2倍的一對節點互為鄰居節點.節點vi的鄰居節點集合記作i.即i={vj|Dis(vi,vj)2R,ij}.
我們定義質心點vj對質心點vi的斥力模型 ,見公式(5).
(5)
其中,Dij表示質心點ci和cj之間的歐氏距離;kR表示斥力系數(常數,本文取kR=1);ij為單位向量,指示斥力方向(由質心點cj指向ci).公式(5)表明,只有當感測器節點vi和vj互為鄰居節點時(即有可能形成冗餘覆蓋時),其相應的質心點ci和cj之間才存在斥力作用.質心點所受斥力大小與ci和cj之間的歐氏距離成反比,而質心點所受斥力方向由ci和cj之間的相互位置關系所決定.
質心點ci所受合力是其受到相鄰k個質心點排斥力的矢量和.公式(6)描述質心點ci所受合力模型 .
(6)
通過如圖6所示的實例,我們分析質心點的受力情況.圖中包括4個感測器節點:v1,v2,v3和v4,其相應的質心
點分別為c1,c2,c3和c4.以質心點c1為例,由於d122R,故 ,質心點c1僅受到來自質心點c3和c4的斥力,其所受合力 .感測器節點感測方向旋轉導致質心點的運動軌跡並不是任意的,而是固定繞感測器節點作圓周運動.因此,質心點的運動僅僅受合力沿圓周切線方向分量 的影響.

Fig.6 The force on centroid
圖6 質心點受力
2.2.2 控制規則(control law)
本文基於一個虛擬物理世界研究質心點運動問題,其中作用力、質心點等都是虛擬的.該虛擬物理世界的構建是建立在求解問題特徵的基礎上的.在此,我們定義控制規則,即規定質心點受力與運動之間的關系,以達到質心點的均勻分布.
質心點在 作用下運動,受到運動學和動力學的雙重約束,具體表現如下:
(1) 運動學約束
在傳統感測器網路中利用虛擬勢場方法移動感測器節點的情況下,由於感測器節點向任意方向運動的概率是等同的,我們大都忽略其所受的運動學約束[8].而在轉動模型中,質心點的運動不是任意方向的,受合力沿圓
周切線方向分量 的影響,只能繞其感測器節點作圓周運動.
質心點在運動過程中受到的虛擬力是變化的,但對感測器網路系統來說,感測器節點之間每時每刻都交換鄰居節點位置及感測方向信息是不現實的.因此,我們設定鄰居節點間每隔時間步長t交換一次位置及感測方向信息,根據交換信息計算當前時間步長質心點所受合力,得出轉動方向及弧長.同時,問題求解的目的在於將節點的感測方向調整至一個合適的位置.在此,我們不考慮速度和加速度與轉動弧長之間的關系.
(2) 動力學約束
動力學約束研究受力與運動之間的關系.本運動模型中的動力學約束主要包含兩方面內容:
• 每個時間步長t內,質心點所受合力與轉動方向及弧長之間的關系;
• 質心點運動的靜止條件.
在傳統感測器網路中利用虛擬勢場方法移動感測器節點的情況下,在每個時間步長內,感測器節點的運動速度受限於最大運動速度vmax,而不是隨感測器節點受力無止境地增加.通過此舉保證微調方法的快速收斂.在本轉動模型中,我們同樣假設質心點每次固定以較小的轉動角度進行轉動,通過多次微調方法逐步趨向最優解,即在每個時間步長t內,質心點轉動的方向沿所受合力在圓周切線方向分量,轉動大小不是任意的,而是具有固定轉動角度.採用上述方法的原因有兩個:
• 運動過程中,質心點受力不斷變化,且變化規律很難用簡單的函數進行表示,加之上述運動學約束和問題特徵等因素影響,我們很難得出一個簡明而合理的質心點所受合力與轉動弧長之間的關系.
• 運動過程中,質心點按固定角度進行轉動,有利於簡化計算過程,減少節點的計算負擔.同時,我們通過分析模擬實驗數據發現,該方法具有較為理想的收斂性(具體討論參見第3.2節).
固定轉動角度取值不同對PFCEA演算法性能具有較大的影響,這在第3.3節中將加以詳細的分析和說明.
當質心點所受合力沿圓周切線方向分量為0時,其到達理想位置轉動停止.如圖7所示,我們假定質心點在圓周上O點處合力切向分量為0.由於質心點按固定轉動角度進行轉動,因此,它
未必會剛好轉動到O點處.當質心點處於圖7中弧 或 時,會
因合力切向分量不為0而導致質心點圍繞O點附近往復振動.因此,為避免出現振動現象,加速質心點達到穩定狀態,我們需要進一步限定質心點運動的停止條件.
當質心點圍繞O點附近往復振動時,其受合力的切向分量很
小.因此,我們設定受力門限,當 (本文取=10e6),即可認
定質心點已達到穩定狀態,無須再運動.經過數個時間步長t後,當網路中所有質心點達到穩定狀態時,整個感測器網路即達到穩定狀態,此時對應的一組 ,該
組解通常為本文覆蓋增強的較優解.
2.3 演算法描述
基於上述分析,本文提出了基於虛擬勢場的網路覆蓋增強演算法(PFCEA),該演算法是一個分布式演算法,在每個感測器節點上並發執行.PFCEA演算法描述如下:
輸入:節點vi及其鄰居節點的位置和感測方向信息.
輸出:節點vi最終的感測方向信息 .
1. t0; //初始化時間步長計數器
2. 計算節點vi相應質心點ci初始位置 ;
3. 計算節點vi鄰居節點集合i,M表示鄰居節點集合中元素數目;
4. While (1)
4.1 tt+1;
4.2 ;
4.3 For (j=0; j<M; j++)
4.3.1 計算質心點cj對ci的當前斥力 ,其中,vji;
4.3.2 ;
4.4 計算質心點ci當前所受合力 沿圓周切線分量 ;
4.5 確定質心點ci運動方向;
4.6 If ( ) Then
4.6.1 質心點ci沿 方向轉動固定角度;
4.6.2 調整質心點ci至新位置 ;
4.6.3 計算節點vj指向當前質心點ci向量並單位化,得到節點vi最終的感測方向信息 ;
4.7 Sleep (t);
5. End.
3 演算法模擬與性能分析
我們利用VC6.0自行開發了適用於感測器網路部署及覆蓋研究的模擬軟體Senetest2.0,並利用該軟體進行了大量模擬實驗,以驗證PFCEA演算法的有效性.實驗中參數的取值見表1.為簡化實驗,假設目標區域中所有感測器節點同構,即所有節點的感測半徑及感測夾角規格分別相同.
Table 1 Experimental parameters
表1 實驗參數
Parameter Variation
Target area S 500500m2
Area coverage p 0~1
Sensor number N 0~250
Sensing radius Rs 0~100m
Sensing offset angel  0º~90º
3.1 實例研究
在本節中,我們通過一個具體實例說明PFCEA演算法對有向感測器網路覆蓋增強.在500500m2的目標區域內,我們部署感測半徑R=60m、感測夾角=45º的感測器節點完成場景監測.若達到預期的網路覆蓋率p=70%, 通過公式(1),我們可預先估算出所需部署的感測器節點數目,
.
針對上述實例,我們記錄了PFCEA演算法運行不同時間步長時有向感測器網路覆蓋增強情況,如圖8所示.

(a) Initial coverage, p0=65.74%
(a) 初始覆蓋,p0=65.74% (b) The 10th time step, p10=76.03%
(b) 第10個時間步長,p10=76.03%

(c) The 20th time step, p20=80.20%
(c) 第20個時間步長,p20=80.20% (d) The 30th time step, p30=81.45%
(d) 第30個時間步長,p30=81.45%
Fig.8 Coverage enhancement using PFCEA algorithm
圖8 PFCEA演算法實現覆蓋增強
直觀看來,質心點在虛擬斥力作用下進行擴散運動,逐步消除網路中感知重疊區和盲區,最終實現有向感測器網路覆蓋增強.此例中,網路感測器節點分別經過30個時間步長的調整,網路覆蓋率由最初的65.74%提高到81.45%,網路覆蓋增強達15.71個百分點.
圖9顯示了逐個時間步長調整所帶來的網路覆蓋增強.我們發現,隨著時間步長的增加,網路覆蓋率也不斷增加,且近似滿足指數關系.當時間步長達到30次以後,網路中絕大多數節點的感測方向出現振動現象,直觀表現為網路覆蓋率在81.20%附近在允許的范圍振盪.此時,我們認定有向感測器網路覆蓋性能近似增強至最優.
網路覆蓋性能可以顯著地降低網路部署成本.實例通過節點感測方向的自調整,在僅僅部署105個感測器節點的情況下,最終獲得81.45%的網路覆蓋率.若預期的網路覆蓋率為81.45%,通過公式(1)的計算可知,我們至少需要部署148個感測器節點.由此可見,利用PFCEA演算法實現網路覆蓋增強的直接效果是可以節省近43個感測器節點,極大地降低了網路部署成本.
3.2 收斂性分析
為了討論本文演算法的收斂性,我們針對4種不同的網路節點規模進行多組實驗.我們針對各網路節點規模隨機生成10個拓撲結構,分別計算演算法收斂次數,並取平均值,實驗數據見表2.其他實驗參數為R=60m,=45º, =5º.
Table 2 Experimental data for convergence analysis
表2 實驗數據收斂性分析

(%)
(%)

1 50 41.28 52.73 24
2 70 52.74 64.98 21
3 90 60.76 73.24 28
4 110 65.58 78.02 27
分析上述實驗數據,我們可以得出,PFCEA演算法的收斂性即調整的次數,並不隨感測器網路節點規模的變化而發生顯著的改變,其取值一般維持在[20,30]范圍內.由此可見,本文PFCEA演算法具有較好的收斂性,可以在較短的時間步長內完成有向感測器網路的覆蓋增強過程.
3.3 模擬分析
在本節中,我們通過一系列模擬實驗來說明4個主要參數對本文PFCEA演算法性能的影響.它們分別是:節點規模N、感測半徑R、感測夾角和(質心點)轉動角度.針對前3個參數,我們與以往研究的一種集中式覆蓋增強演算法[14]進行性能分析和比較.
A. 節點規模N、感測半徑R以及感測角度
我們分別取不同節點規模進行模擬實驗.從圖10(a)變化曲線可以看出,當R和一定時,N取值較小導致網路初始覆蓋率較小.此時,隨著N的增大,p取值呈現持續上升趨勢.當N=200時,網路覆蓋率增強可達14.40個百分點.此後,p取值有所下降.這是由於當節點規模N增加導致網路初始覆蓋率較高時(如60%),相鄰多感測器節點間形成覆蓋盲區的概率大為降低,無疑削弱了PFCEA演算法的性能.另外,部分感測器節點落入邊界區域,也會間接起到削弱PFCEA演算法性能的作用.
另外,感測半徑、感測角度對PFCEA演算法性能的影響與此類似.當節點規模一定時,節點感測半徑或感測角度取值越小,單個節點的覆蓋區域越小,各相鄰節點間形成感知重疊區域的可能性也就越小.此時,PFCEA演算法對網路覆蓋性能改善並不顯著.隨著感測半徑或感測角度的增加,p不斷增加.當R=70m且=45º時,網路覆蓋率最高可提升15.91%.但隨著感測半徑或感測角度取值的不斷增加,PFCEA演算法帶來的網路覆蓋效果降低,如圖10(b)、圖10(c)所示.

(c) The effect of sensing offset angle , other parameters meet N=100, R=40m, =5º
(c) 感測角度的影響,其他實驗參數滿足:N=100,R=40m,=5º

㈦ 目前無線感測器網路採用的主要傳輸介質有哪些 各有何特點

總體上分為電磁波和聲波，聲波主要用於水下無線感測器通信，比如聲吶，雷達等，聲波的特點是容易受到干擾，遇到障礙物容易被反彈，穿透性差。

電磁波又可戲份為無線電波，可見光波，紅外線，微波，毫米波，以及射線等。其中紅外波主要用於短距離無線通訊，比如障礙識別，遙控器等，其特點是穿透性差，容易反射。

無線電波是最主要的無線通訊介質。其特點是具有一定的可穿透性，可遠距離傳輸也可近距離傳輸，抗干擾能力相對較強。

無線感測器網路：

無線感測器網路是一種全新的信息獲取品台，能夠實時監測和採集網路分布區域內各種監測對象的數據，並將這些數據發送至網關節點，以實現范圍內目標檢測，追蹤等。特點是快速展開，抗毀強。

三個基本要素是：感測器，感知對象，觀察者。

㈧ 無線感測器網路面臨的挑戰有哪些

無線通信和低功耗嵌入式技術的飛速發展，孕育出無線感測器網路(Wireless Sensor Networks, WSN)，並以其低功耗、低成本、分布式和自組織的特點帶來了信息感知的一場變革，無線感測器網路是由部署在監測區域內大量的廉價微型感測器節點，通過無線通信方式形成的一個多跳自組織網路。

信息安全
很顯然，現有的感測節點具有很大的安全漏洞，攻擊者通過此漏洞，可方便地獲取感測節點中的機密信息、修改感測節點中的程序代碼，如使得感測節點具有多個身份ID，從而以多個身份在感測器網路中進行通信，另外，攻擊還可以通過獲取存儲在感測節點中的密鑰、代碼等信息進行，從而偽造或偽裝成合法節點加入到感測網路中。一旦控制了感測器網路中的一部分節點後，攻擊者就可以發動很多種攻擊，如監聽感測器網路中傳輸的信息，向感測器網路中發布假的路由信息或傳送假的感測信息、進行拒絕服務攻擊等。
對策：由於感測節點容易被物理操縱是感測器網路不可迴避的安全問題，必須通過其它的技術方案來提高感測器網路的安全性能。如在通信前進行節點與節點的身份認證;設計新的密鑰協商方案，使得即使有一小部分節點被操縱後，攻擊者也不能或很難從獲取的節點信息推導出其它節點的密鑰信息等。另外，還可以通過對感測節點軟體的合法性進行認證等措施來提高節點本身的安全性能。
根據無線傳播和網路部署特點，攻擊者很容易通過節點間的傳輸而獲得敏感或者私有的信息，如：在使用WSN監控室內溫度和燈光的場景中，部署在室外的無線接收器可以獲取室內感測器發送過來的溫度和燈光信息;同樣攻擊者通過監聽室內和室外節點間信息的傳輸，也可以獲知室內信息，從而非法獲取出房屋主人的生活習慣等私密信息。[6]
對策：對傳輸信息加密可以解決竊聽問題，但需要一個靈活、強健的密鑰交換和管理方案，密鑰管理方案必須容易部署而且適合感測節點資源有限的特點，另外，密鑰管理方案還必須保證當部分節點被操縱後（這樣，攻擊者就可以獲取存儲在這個節點中的生成會話密鑰的信息），不會破壞整個網路的安全性。由於感測節點的內存資源有限，使得在感測器網路中實現大多數節點間端到端安全不切實際。然而在感測器網路中可以實現跳-跳之間的信息的加密，這樣感測節點只要與鄰居節點共享密鑰就可以了。在這種情況下，即使攻擊者捕獲了一個通信節點，也只是影響相鄰節點間的安全。但當攻擊者通過操縱節點發送虛假路由消息，就會影響整個網路的路由拓撲。解決這種問題的辦法是具有魯棒性的路由協議，另外一種方法是多路徑路由，通過多個路徑傳輸部分信息，並在目的地進行重組。
感測器網路是用於收集信息作為主要目的的，攻擊者可以通過竊聽、加入偽造的非法節點等方式獲取這些敏感信息，如果攻擊者知道怎樣從多路信息中獲取有限信息的相關演算法，那麼攻擊者就可以通過大量獲取的信息導出有效信息。一般感測器中的私有性問題，並不是通過感測器網路去獲取不大可能收集到的信息，而是攻擊者通過遠程監聽WSN，從而獲得大量的信息，並根據特定演算法分析出其中的私有性問題。因此攻擊者並不需要物理接觸感測節點，是一種低風險、匿名的獲得私有信息方式。遠程監聽還可以使單個攻擊者同時獲取多個節點的傳輸的信息。
對策：保證網路中的感測信息只有可信實體才可以訪問是保證私有性問題的最好方法，這可通過數據加密和訪問控制來實現;另外一種方法是限制網路所發送信息的粒度，因為信息越詳細，越有可能泄露私有性，比如，一個簇節點可以通過對從相鄰節點接收到的大量信息進行匯集處理，並只傳送處理結果，從而達到數據匿名化。
拒絕服務攻擊（DoS）
專門的拓撲維護技術研究還比較少，但相關研究結果表明優化的拓撲維護能有效地節省能量並延長網路生命周期，同時保持網路的基本屬性覆蓋或連通。本節中，根據拓撲維護決策器所選維護策略

在無線感測器網路的研究中，能效問題一直是熱點問題。當前的處理器以及無線傳輸裝置依然存在向微型化發展的空間，但在無線網路中需要數量更多的感測器，種類也要求多樣化，將它們進行鏈接，這樣會導致耗電量的加大。如何提高網路性能，延長其使用壽命，將不準確性誤差控制在最小將是下一步研究的問題。
採集與管理數據

在今後，無線感測器網路接收的數據量將會越來越大，但是當前的使用模式對於數量龐大的數據的管理和使用能力有限。如何進一步加快其時空數據處理和管理的能力，開發出新的模式將是非常有必要的。
無線通訊的標准問題

標準的不統一會給無線感測器網路的發展帶來障礙，在接下來的發展中，要開發出無線通訊標准。

㈨ 無線感測器網路的組成（三個部分，詳細介紹）

很詳細，你可以到書店去買這類的書看即可。

以下是來自網路：http://www.sensorexpert.com.cn/Article/wuxianchanganqiwang_1.html。

無線感測器網路組成和特點
發表時間：2012-11-14 14:28:00
文章出處：感測器專家網
相關專題：感測器基礎
無線感測器網路的構想最初是由美國軍方提出的，美國國防部高級研究所計劃署(DARPA)於1978年開始資助卡耐基-梅隆大學進行分布式感測器網路的研究，這被看成是無線感測器網路的雛形。從那以後，類似的項目在全美高校間廣泛展開，著名的有UCBerkeley的SmartDuST項目，UCLA的WINS項目，以及多所機構聯合攻關的SensIT計劃，等等。在這些項目取得進展的同時，其應用也從軍用轉向民用。在森林火災、洪水監測之類的環境應用中，在人體生理數據監測、葯品管理之類的醫療應用中，在家庭環境的智能化應用以及商務應用中都已出現了它的身影。目下，無線感測器網路的商業化應用也已逐步興起。美國Crossbow公司就利用SMArtDust項目的成果開發出了名為Mote的智能感測器節點，還有用於研究機構二次開發的MoteWorkTM開發平台。這些產品都很受使用者的歡迎。

無線感測器網路可以看成是由數據獲取網路、數據分布網路和控制管理中心三部分組成的。其主要組成部分是集成有感測器、數據處理單元和通信模塊的節點，各節點通過協議自組成一個分布式網路，再將採集來的數據通過優化後經無線電波傳輸給信息處理中心。

因為節點的數量巨大，而且還處在隨時變化的環境中，這就使它有著不同於普通感測器網路的獨特「個性」。首先是無中心和自組網特性。在無線感測器網路中，所有節點的地位都是平等的，沒有預先指定的中心，各節點通過分布式演算法來相互協調，在無人值守的情況下，節點就能自動組織起一個測量網路。而正因為沒有中心，網路便不會因為單個節點的脫離而受到損害。

其次是網路拓撲的動態變化性。網路中的節點是處於不斷變化的環境中，它的狀態也在相應地發生變化，加之無線通信信道的不穩定性，網路拓撲因此也在不斷地調整變化，而這種變化方式是無人能准確預測出來的。

第三是傳輸能力的有限性。無線感測器網路通過無線電波進行數據傳輸，雖然省去了布線的煩惱，但是相對於有線網路，低帶寬則成為它的天生缺陷。同時，信號之間還存在相互干擾，信號自身也在不斷地衰減，諸如此類。不過因為單個節點傳輸的數據量並不算大，這個缺點還是能忍受的。

第四是能量的限制。為了測量真實世界的具體值，各個節點會密集地分布於待測區域內，人工補充能量的方法已經不再適用。每個節點都要儲備可供長期使用的能量，或者自己從外汲取能量(太陽能)。

第五是安全性的問題。無線信道、有限的能量，分布式控制都使得無線感測器網路更容易受到攻擊。被動竊聽、主動入侵、拒絕服務則是這些攻擊的常見方式。因此，安全性在網路的設計中至關重要。

㈩ 無線感測器的應用實例

橋梁健康檢測及監測橋梁結構健康監測(SHM)是一種基於感測器的主動防禦型方法，可以彌補目前安全性能十分重要的結構中，把感測器網路安置到橋梁、建築和飛機中，利用感測器進行SHM是一種可靠且不昂貴的做法，可以在第一時間檢測到缺陷的形成。這種網路可以提早向維修人員報告在關鍵結構中出現的缺陷，從而避免災難性事故。糧倉溫濕度監測無線感測器網路技術在糧庫糧倉溫度濕度監測領域應用最為普遍，這是由於糧庫糧倉溫度濕度的測點多，分布廣，使用縱橫交錯的信號線會降低防火安全系數，應用無線感測器網路技術具有低功耗，低成本，布線簡單，安裝方便，易於組網，便於管理維護等特點。混凝土澆灌溫度監測在混凝土施工過程中，將數字溫度感測器裝入導熱良好的金屬套管內，可保證感測器對混凝土溫度變化作出迅速的反應。每個溫度監測金屬管接入一個無線溫度節點，整個現場的無線溫度節點通過無線網路傳輸到施工監控中心，不需要在施工現場布放長電纜，安裝布放方便，能夠有效解決溫度測量點因為施工人員損壞電纜造成的成活率較低的問題.地震監測通過使用由大量互連的微型感測器節點組成的感測器網路，可以對不同環境進行不間斷的高精度數據搜集。採用低功耗的無線通信模塊和無線通信協議可以使感測器網路的生命期延續很長時間。保證了感測器網路的實用性。無線感測器網路相對於傳統的網路，其最明顯的特色可以用六個字來概括即：「自組織，自癒合」。這些特點使得無線感測器網路能夠適應復雜多變的環境，去監測人力難以到達的惡劣環境地區。BEETECH無線感測器網路節點體積小巧,不需現場拉線供電，非常方便在應急情況下進行靈活部署監測並預測地質災害的發生情況。建築物振動檢測建築物懸臂部分不會因為旁邊公路及地鐵交通所引發的振動而超過舒適度的要求；通過現場測量，收集數據以驗證由公路及地鐵交通所引發的振動與主樓懸臂振動之相互關系； 同時，通過模態分析得到主樓結構在小振幅脈動振動工況下前幾階振動模態的阻尼比，為將來進行結構的小振幅動力分析提供關鍵數據。本次應用採用高精度加速度感測器，捕捉大型結構微弱振動，同樣適用於風載，車輛等引起的脈動測量。